反无人机蜂群作战效能评估

焦士俊，刘 锐，刘剑豪，王冰切

(1.空军预警学院，湖北 武汉 430019；2.解放军94860部队，江苏 南京 210046)

0 引 言

近年来，随着网络、人工智能、自主系统、大数据等前沿技术的发展与应用，无人作战系统得到了迅猛发展，无人机蜂群作战也正在由概念变成现实，从理论走向实践。2019年3月14日，伊朗革命卫队在波斯湾海域使用50架国产RQ-170及大批其他型号无人机进行大规模无人机编队实兵演习，无人机群飞越1 000 km并成功摧毁预定目标，警示我们必须高度关注无人机蜂群即将带来的安全威胁。

反无人机蜂群作战使用的手段多、装备复杂，过多手段共同使用必然会造成指挥混乱，资源浪费。因此，合理搭配作战手段、选取最优作战方案既可以提高作战的效费比，又可以降低指挥控制的难度。提高体系作战效率，是决定战斗胜负的关键。因此，本文主要研究反无人机蜂群作战效能评估，重在建立一套反无人机蜂群电子对抗作战效能评估指标体系，提出一种实用的优选作战方案的评估思路。

1 反无人机蜂群作战效能评估指标体系

目前，各国都在大力发展反无人机技术手段，主要有电磁干扰、定向能武器、网捕等，根据特点和效果可分为探测跟踪型、干扰对抗型、毁伤打击型等三大类型。反无人机蜂群作战效能评估根据上述手段，从侦察、欺骗、软杀伤、硬摧毁4类评估准则建立指标体系，侦察分为雷达侦察、无线电侦察和光电/红外侦察，欺骗分为伪装欺骗和布设诱饵，软杀伤分为无线电干扰、导航干扰、链路夺控和幕型武器捕控，硬摧毁分为激光打击、高功率微波攻击和火力打击，如图1所示。

除某些与目标有关的评估指标需要通过计算获取外，大部分指标均为已知装备的内置参数或通过装备进行显示得到，在此以“大疆”无人机群为目标，对各指标进行详细解释。

1.1 雷达侦察

(1) 最大探测距离，是指该雷达最远发现无人机蜂群的距离，探测距离越大，对防御越有利。最大探测距离与无人机的有效截面积有关，公式为：

(1)

式中：Pt为雷达发射功率；Gt为雷达发射天线增益；nσ为n架无人机有效截面积；Pamin为最小可检测信号功率。

(2) 目标跟踪数量，是指该雷达可以同时跟踪群目标中单机数量，通过分析航迹确定，数量越多，对防御越有利。

(3) 装备数量，是指防御一方配备的雷达数量，数量越大，侦察效果越好，对防御越有利。

1.2 无线电侦察

(1) 测向精度，是无线电侦察装备主要的性能参数之一，精度越大，对防御越有利。

(2) 测频范围，是指该装备可以覆盖的频段范围，范围越大，对防御越有利。

(3) 装备数量，是指防御一方配备的同功能装备的数量，数量越大，侦察效果越好，对防御越有利。

1.3 光电/红外侦察

(1) 最大探测距离，是指针对“小精灵”无人机的最大告警距离，距离越大，对防御越有利。

(2) 装备数量，是指防御一方配备的同功能光电/红外侦察装备的数量，数量越大，侦察效果越好，对防御越有利。

1.4 伪装欺骗

主要指物理伪装，如伪装网、假目标、烟幕遮障等等，针对无人机的探测性能，大致区分为红外、可见光、微波等类型的伪装或欺骗。

(1) 伪装面积，是指伪装设备可以掩护的有效面积，面积越大，对防御越有利。

(2) 欺骗类型数量，使用的欺骗装备可以防护的敌侦察类型的数量，数量越多，伪装、欺骗效果越好，对防御越有利。

1.5 布设诱饵

主要是电子伪装，如雷达诱饵、模拟信号发射器等等。

(1) 诱饵数量，是指布设诱饵的种类及数量，数量越大，对防御越有利。

(2) 频段范围，是指诱饵可以覆盖的频段范围，范围越大，诱骗效果越好，对防御越有利。

1.6 无线电干扰

(1) 装备数量，是指防御一方配备的同功能装备的数量，数量越大，干扰效果越好，对防御越有利。

(2) 干扰距离，是指无线电干扰装备可以干扰无人机指挥通信的最大距离，距离越大，对防御越有利。根据公式：

(2)

式中：Pj、Gj为干扰机发射功率、发射天线增益；Pt、Gt为敌通信发射功率、发射天线增益；Rj、Rt为干扰机干扰距离和敌通信距离；Kj为干扰压制系数。

(3) 干扰频段，是指无线电的频率覆盖范围，范围越大，对防御越有利。

(4) 干扰功率，是指该装备的发射功率，功率越大，效果越好，对防御越有利。

1.7 导航干扰

(1) 装备数量，是指防御一方配备的同功能装备的数量，数量越大，干扰效果越好，对防御越有利。

(2) 干扰距离，是指导航干扰装备可以干扰无人机导航信号的最大距离，距离越大，对防御越有利。

(3) 干扰类型数量，常见的导航系统有GPS系统、北斗卫星系统、“伽利略”系统、GLONASS系统等，导航干扰装备可以干扰的类型越多，对防御越有利。

(4) 干扰功率，是指该装备的发射功率，功率越大，效果越好，对防御越有利。

1.8 链路夺控

在获取敌无人机详细参数的基础上，通过干扰切断其与敌通信联系，并向其注入假命令，达到迫降或为我所用的目的。

(1) 装备数量，是指防御一方配备的同功能装备的数量，数量越大，对防御越有利。

(2) 夺控架次，是指该装备可以同时夺控的无人机的数量，数量越大，对防御越有利。

(3) 夺控模式，是指该装备要使敌无人机达到的目的，区分为迫降和控制2种模式，控制对我防御更有利。

1.9 幕型武器捕控

这种武器采用携带红外近距离传感器的管型发射装置，可喷射泡沫或网罩，破坏其飞行，从而使无人机迫降。

(1) 装备数量，是指防御一方配备的同功能装备的数量，数量越大，对防御越有利。

(2) 作用距离，是指该装备可以将网或泡沫发射出去的最大距离，距离越大，对防御越有利。

(3) 作用面积，是指发射出的网或泡沫可以防御的面积大小，面积越大，对防御越有利。

1.10 激光打击

激光武器受天气影响较大，在此研究理想条件下的武器性能参数。

(1) 有效打击距离，是指激光武器可以对无人机形成有效杀伤的最大距离，距离越大，对防御越有利。

(2) 单次出光时长，是指激光武器每次发射激光最长持续时间，时间越长，打击成功率越高，对防御越有利。

(3) 火力转移时间，是指激光武器两次打击间隔的最短时间，时间越短，单位时间内打击无人机数量越多，对防御越有利。

(4) 装备数量，是指防御一方配备的同功能装备的数量，数量越大，打击效果越好，对防御越有利。

1.11 高功率微波攻击

发射大功率电磁脉冲，通过天线进入目标系统内部击穿和烧毁电子元器件，从而毁伤无人机，与激光武器相比，作用距离更远，受天气影响更小，具备大面积杀伤能力。

(1) 波束宽度，是指发射微波的波束宽度，决定了防御面积的大小。同等发射功率下，宽度越大，对防御越有利。

(2) 发射功率，是指发射电磁脉冲的功率，功率越大，对防御越有利。

(3) 频段范围，是指该武器设定的打击频段范围，范围越大，对防御越有利。

(4) 装备数量，是指防御一方配备的同功能装备的数量，数量越大，对防御越有利。

1.12 火力打击

火力打击是反无人机蜂群作战的最末端的防护手段，分为精准打击火力和密集拦截火力。

(1) 打击效费比，是指防御一方成本消耗与打掉的无人机成本的比值，效费比越高，对防御一方越有利。

(2) 火力转移时间，是指火力打击武器两次打击间隔的最短时间，与装备性能、操作熟练程度等有关，时间越短，单位时间内打击无人机数量越多，对防御越有利。

(3) 装备数量，是指防御一方配备的同功能装备的数量，数量越大，对防御越有利。

2 评估体系中各指标权重的确定

目前常用的权重确定方法有：层次分析法(AHP)、模糊层次分析法(FAHP)、专家调查法(德尔菲法)、环比评分法、关联矩阵法(古林法)和直接打分法等[1]，它们都存在各自的优缺点，在不同领域的评估问题中具有广泛的应用。对于反无人机蜂群作战效能的评估，由于其评估指标体系采用分层结构，对评估指标权重进行量化处理时需要较高的精度，用户无法精确地给出自己的需求等，因此优先使用模糊层次分析法。具体确定过程如下[2]：

首先计算准则层B对目标层A的权重向量。

(1) 建立准则层的三角模糊数互补判断矩阵：

(2) 计算期望值矩阵、正反判断矩阵：

最大实特征根λmax=4.072 5

(3) 对正反判断矩阵H进行一致性检验：

IC=(λmax-k)/(k-1)=(4.072 5-4)/(4-1)=0.009 1，IR=0.9，RC=IC/IR=0.026 9<0.1，因此矩阵H满足一致性检验。

(4) 计算该矩阵的模糊评价值、期望值：

(5) 对期望值矩阵归一化处理，可得准则层权重向量：

αA=(0.324 8,0.175 2,0.285 8,0.137 0)

(6) 同理可求出指标层B的权重向量分别为：

αB1=(0.489 3,0.288 8,0.222 0)

αB2=(0.549 9,0.450 1)

αB3=(0.287 4,0.362 2,0.212 6,0.137 8)

αB4=(0.311 2,0.410 9,0.277 9)

各指标Ci最终权重为：αB=(0.158 9,0.093 8,0.072 1,0.096 3,0.078 9,0.082 1,0.103 5,0.060 8,0.039 4,0.042 6,0.056 3,0.038 1)

(7) 同理可求出指标层C的权重向量分别为：

αC1=(0.410 9,0.311 2,0.277 9)

αC2=(0.483 9,0.288 8,0.222 0)

αC3=(0.525 0,0.475 0)

αC4=(0.549 9,0.450 1)

αC5=(0.599 9,0.400 1)

αC6=(0.237 5,0.337 3,0.137 8,0.287 4)

αC7=(0.175 2,0.324 8,0.137 0,0.285 8)

αC8=(0.277 8,0.399 4,0.322 2)

αC9=(0.277 9,0.410 9,0.311 2)

αC10=(0.362 2,0.287 4,0.212 6,0.137 8)

αC11=(0.287 4,0.337 3,0.237 5,0.137 8)

αC12=(0.483 9,0.288 8,0.222 0)

各指标Di最终权重为：

αB=(0.065 3,0.049 4,0.044 2,0.045 4,0.027 1,0.020 8,0.037 9,0.034 2,0.053 0,0.043 3,0.047 3,0.031 6,0.019 5,0.027 7,0.011 3,0.023 6,0.018 1,0.033 6,0.014 2,0.029 6,0.016 9,0.024 3,0.019 6,0.010 9,0.016 2,0.012 3,0.015 4,0.012 2,0.009 1,0.005 9,0.016 2,0.019 0,0.013 4,0.007 8,0.018 4,0.011 0,0.008 5)

3 算例分析

反无人机蜂群作战体系中手段组合多样，可选方案复杂，计算工作量大，如果通过人或辅助软件来计算难以满足作战快、稳、准的需求，因此该模型的实现需要依靠云计算、大数据等智能化的指挥系统，可以根据战场情况，作战目标利用上述评估体系智能地从几百种组合中提供几种最优作战方案，供指挥员决策。随着科技的快速发展，这种智能化指挥系统的出现不会很遥远。

本文为了验证这种方法的结果是否可靠，是否具有使用价值，假设在具备智能化指挥系统的基础上，将实兵模拟演练中参加试验的17型装备按照功能组合为几百种方案，我们选取其中3种，以10架“大疆”无人机群模拟无人机群目标，利用建立的指标体系和求出的指标权重，通过评估、比较3种方案的作战能力值，选取3种方案中的最优作战方案。各指标取值如表1所示。

表1 各指标实兵验证值

再根据最终权重，可以求出每种方案的评估值如表3所示。

通过评估值的综合比较，选取的3种方案中，方案1的作战效果最好，其次是方案3、方案2，与实兵验证结果基本相符。需要强调的是方案1仅是这3种方案的最优方案，不一定是几百种方案中的最优方案，还需要通过智能指挥系统通过高科技手段对所有方案进行综合选择。

4 结 论

文章结合目前的反无人机作战手段和无人机蜂群作战特点，从侦察、欺骗、软杀伤和硬摧毁4个方面构建了反无人机蜂群作战效能评估体系，依托智能指挥系统，优选作战方案，提供指挥决策效率，并结合训练任务进行了实兵验证。本文中模型构建较理想，在实际作战过程中，受目标类型、战场环境等影响，评估体系可能需要进一步完善。

按照目前无人机技术的发展趋势，无人机蜂群对未来战争的影响可能远不止袭扰、侦察等单项任务，未来可能融入所有武器系统之中，既可以无人机之间组网，也可以无人机与有人机组网，甚至实现无人机与卫星、地面装备、舰船组网，科幻电影中的星球大战也可能随着无人机蜂群的发展逐渐变为现实，并且现代科技发展日新月异，感觉遥不可及的事情可能很快就会发生。因此，我军要立足长远，尽早谋划，加快反无人机蜂群技术装备研究，构建一体化联合防御体系，尤其是提高武器装备的智能化水平，通过各种模型、算法为指挥机构提供最优的作战方案，提高作战效率。

表2 各指标规范化处理值

表3 不同作战方案评估值